Los detectores de objetos pueden identificar cuál de un conjunto conocido de objetos podría estar presente y proporcionar información sobre sus posiciones dentro de la imagen dada o un flujo de video. Un detector de objetos está entrenado para detectar la presencia y ubicación de múltiples clases de objetos. Por ejemplo, un modelo puede entrenarse con imágenes que contienen varias piezas de fruta, junto con una etiqueta que especifica la clase de fruta que representan (por ejemplo, una manzana, un plátano o una fresa) y datos que especifican dónde aparece cada objeto en la imagen. Consulte la introducción a la detección de objetos para obtener más información sobre los detectores de objetos.
Utilice la API ObjectDetector
de la biblioteca de tareas para implementar sus detectores de objetos personalizados o preentrenados en sus aplicaciones móviles.
Funciones clave de la API de ObjectDetector
Procesamiento de imágenes de entrada, incluida la rotación, el cambio de tamaño y la conversión del espacio de color.
Localización del mapa de etiquetas.
Umbral de puntuación para filtrar resultados.
Resultados de detección Top-k.
Etiquete la lista de permitidos y la lista de denegados.
Modelos de detectores de objetos compatibles
Se garantiza que los siguientes modelos son compatibles con la API de ObjectDetector
.
Los modelos de detección de objetos previamente entrenados en TensorFlow Hub .
Modelos creados por AutoML Vision Edge Object Detection .
Modelos creados por TensorFlow Lite Model Maker para detector de objetos .
Modelos personalizados que cumplen con los requisitos de compatibilidad de modelos .
Ejecutar inferencia en Java
Consulte la aplicación de referencia de detección de objetos para ver un ejemplo de cómo usar ObjectDetector
en una aplicación de Android.
Paso 1: importar la dependencia de Gradle y otras configuraciones
Copie el archivo del modelo .tflite
en el directorio de activos del módulo de Android donde se ejecutará el modelo. Especifica que el archivo no debe comprimirse y agrega la biblioteca TensorFlow Lite al archivo build.gradle
del módulo:
android {
// Other settings
// Specify tflite file should not be compressed for the app apk
aaptOptions {
noCompress "tflite"
}
}
dependencies {
// Other dependencies
// Import the Task Vision Library dependency (NNAPI is included)
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-task-vision'
// Import the GPU delegate plugin Library for GPU inference
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu-delegate-plugin'
}
Paso 2: Usando el modelo
// Initialization
ObjectDetectorOptions options =
ObjectDetectorOptions.builder()
.setBaseOptions(BaseOptions.builder().useGpu().build())
.setMaxResults(1)
.build();
ObjectDetector objectDetector =
ObjectDetector.createFromFileAndOptions(
context, modelFile, options);
// Run inference
List<Detection> results = objectDetector.detect(image);
Consulte el código fuente y javadoc para obtener más opciones para configurar ObjectDetector
.
Ejecutar inferencia en iOS
Paso 1: Instala las dependencias
La biblioteca de tareas admite la instalación mediante CocoaPods. Asegúrese de que CocoaPods esté instalado en su sistema. Consulte la guía de instalación de CocoaPods para obtener instrucciones.
Consulte la guía de CocoaPods para obtener detalles sobre cómo agregar pods a un proyecto de Xcode.
Agregue el pod de TensorFlowLiteTaskVision
en el Podfile.
target 'MyAppWithTaskAPI' do
use_frameworks!
pod 'TensorFlowLiteTaskVision'
end
Asegúrese de que el modelo .tflite
que usará para la inferencia esté presente en su paquete de aplicaciones.
Paso 2: Usando el modelo
Rápido
// Imports
import TensorFlowLiteTaskVision
// Initialization
guard let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "ssd_mobilenet_v1",
ofType: "tflite") else { return }
let options = ObjectDetectorOptions(modelPath: modelPath)
// Configure any additional options:
// options.classificationOptions.maxResults = 3
let detector = try ObjectDetector.detector(options: options)
// Convert the input image to MLImage.
// There are other sources for MLImage. For more details, please see:
// https://developers.google.com/ml-kit/reference/ios/mlimage/api/reference/Classes/GMLImage
guard let image = UIImage (named: "cats_and_dogs.jpg"), let mlImage = MLImage(image: image) else { return }
// Run inference
let detectionResult = try detector.detect(mlImage: mlImage)
C objetivo
// Imports
#import <TensorFlowLiteTaskVision/TensorFlowLiteTaskVision.h>
// Initialization
NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"ssd_mobilenet_v1" ofType:@"tflite"];
TFLObjectDetectorOptions *options = [[TFLObjectDetectorOptions alloc] initWithModelPath:modelPath];
// Configure any additional options:
// options.classificationOptions.maxResults = 3;
TFLObjectDetector *detector = [TFLObjectDetector objectDetectorWithOptions:options
error:nil];
// Convert the input image to MLImage.
UIImage *image = [UIImage imageNamed:@"dogs.jpg"];
// There are other sources for GMLImage. For more details, please see:
// https://developers.google.com/ml-kit/reference/ios/mlimage/api/reference/Classes/GMLImage
GMLImage *gmlImage = [[GMLImage alloc] initWithImage:image];
// Run inference
TFLDetectionResult *detectionResult = [detector detectWithGMLImage:gmlImage error:nil];
Consulte el código fuente para obtener más opciones para configurar TFLObjectDetector
.
Ejecutar inferencia en Python
Paso 1: Instale el paquete pip
pip install tflite-support
Paso 2: Usando el modelo
# Imports
from tflite_support.task import vision
from tflite_support.task import core
from tflite_support.task import processor
# Initialization
base_options = core.BaseOptions(file_name=model_path)
detection_options = processor.DetectionOptions(max_results=2)
options = vision.ObjectDetectorOptions(base_options=base_options, detection_options=detection_options)
detector = vision.ObjectDetector.create_from_options(options)
# Alternatively, you can create an object detector in the following manner:
# detector = vision.ObjectDetector.create_from_file(model_path)
# Run inference
image = vision.TensorImage.create_from_file(image_path)
detection_result = detector.detect(image)
Consulte el código fuente para obtener más opciones para configurar ObjectDetector
.
Ejecutar inferencia en C++
// Initialization
ObjectDetectorOptions options;
options.mutable_base_options()->mutable_model_file()->set_file_name(model_path);
std::unique_ptr<ObjectDetector> object_detector = ObjectDetector::CreateFromOptions(options).value();
// Create input frame_buffer from your inputs, `image_data` and `image_dimension`.
// See more information here: tensorflow_lite_support/cc/task/vision/utils/frame_buffer_common_utils.h
std::unique_ptr<FrameBuffer> frame_buffer = CreateFromRgbRawBuffer(
image_data, image_dimension);
// Run inference
const DetectionResult result = object_detector->Detect(*frame_buffer).value();
Consulte el código fuente para obtener más opciones para configurar ObjectDetector
.
Resultados de ejemplo
Este es un ejemplo de los resultados de detección de ssd mobilenet v1 de TensorFlow Hub.
Results:
Detection #0 (red):
Box: (x: 355, y: 133, w: 190, h: 206)
Top-1 class:
index : 17
score : 0.73828
class name : dog
Detection #1 (green):
Box: (x: 103, y: 15, w: 138, h: 369)
Top-1 class:
index : 17
score : 0.73047
class name : dog
Renderice los cuadros delimitadores en la imagen de entrada:
Pruebe la sencilla herramienta de demostración CLI para ObjectDetector con su propio modelo y datos de prueba.
Requisitos de compatibilidad de modelos
La API de ObjectDetector
espera un modelo TFLite con metadatos de modelo TFLite obligatorios. Vea ejemplos de cómo crear metadatos para detectores de objetos usando la API de escritor de metadatos de TensorFlow Lite .
Los modelos de detectores de objetos compatibles deben cumplir los siguientes requisitos:
Tensor de imagen de entrada: (kTfLiteUInt8/kTfLiteFloat32)
- entrada de imagen de tamaño
[batch x height x width x channels]
. - la inferencia por lotes no es compatible (se requiere que el
batch
sea 1). - solo se admiten entradas RGB (se requiere que los
channels
sean 3). - si el tipo es kTfLiteFloat32, es necesario adjuntar NormalizationOptions a los metadatos para la normalización de entrada.
- entrada de imagen de tamaño
Los tensores de salida deben ser las 4 salidas de una operación de
DetectionPostProcess
posterior al proceso, es decir:- Tensor de ubicaciones (kTfLiteFloat32)
- tensor de tamaño
[1 x num_results x 4]
, la matriz interna que representa los cuadros delimitadores en la forma [arriba, izquierda, derecha, abajo]. - Se requiere que BoundingBoxProperties se adjunte a los metadatos y debe especificar
type=BOUNDARIES
y `coordinate_type=RATIO.
- tensor de tamaño
Tensor de clases (kTfLiteFloat32)
- tensor de tamaño
[1 x num_results]
, cada valor representa el índice entero de una clase. - Los mapas de etiquetas opcionales (pero recomendados) se pueden adjuntar como AssociatedFile-s con tipo TENSOR_VALUE_LABELS, que contienen una etiqueta por línea. Consulte el archivo de etiquetas de ejemplo . El primer AssociatedFile (si lo hay) se usa para llenar el campo
class_name
de los resultados. El campodisplay_name
se rellena con AssociatedFile (si existe) cuya configuración regional coincide con el campodisplay_names_locale
deObjectDetectorOptions
utilizado en el momento de la creación ("en" de forma predeterminada, es decir, inglés). Si ninguno de estos está disponible, solo se completará el campo deindex
de los resultados.
- tensor de tamaño
Tensor de puntuaciones (kTfLiteFloat32)
- tensor de tamaño
[1 x num_results]
, cada valor representa la puntuación del objeto detectado.
- tensor de tamaño
Número de tensor de detección (kTfLiteFloat32)
- entero num_results como un tensor de tamaño
[1]
.
- entero num_results como un tensor de tamaño
- Tensor de ubicaciones (kTfLiteFloat32)
Los detectores de objetos pueden identificar cuál de un conjunto conocido de objetos podría estar presente y proporcionar información sobre sus posiciones dentro de la imagen dada o un flujo de video. Un detector de objetos está entrenado para detectar la presencia y ubicación de múltiples clases de objetos. Por ejemplo, un modelo puede entrenarse con imágenes que contienen varias piezas de fruta, junto con una etiqueta que especifica la clase de fruta que representan (por ejemplo, una manzana, un plátano o una fresa) y datos que especifican dónde aparece cada objeto en la imagen. Consulte la introducción a la detección de objetos para obtener más información sobre los detectores de objetos.
Utilice la API ObjectDetector
de la biblioteca de tareas para implementar sus detectores de objetos personalizados o preentrenados en sus aplicaciones móviles.
Funciones clave de la API de ObjectDetector
Procesamiento de imágenes de entrada, incluida la rotación, el cambio de tamaño y la conversión del espacio de color.
Localización del mapa de etiquetas.
Umbral de puntuación para filtrar resultados.
Resultados de detección Top-k.
Etiquete la lista de permitidos y la lista de denegados.
Modelos de detectores de objetos compatibles
Se garantiza que los siguientes modelos son compatibles con la API de ObjectDetector
.
Los modelos de detección de objetos previamente entrenados en TensorFlow Hub .
Modelos creados por AutoML Vision Edge Object Detection .
Modelos creados por TensorFlow Lite Model Maker para detector de objetos .
Modelos personalizados que cumplen con los requisitos de compatibilidad de modelos .
Ejecutar inferencia en Java
Consulte la aplicación de referencia de detección de objetos para ver un ejemplo de cómo usar ObjectDetector
en una aplicación de Android.
Paso 1: importar la dependencia de Gradle y otras configuraciones
Copie el archivo del modelo .tflite
en el directorio de activos del módulo de Android donde se ejecutará el modelo. Especifica que el archivo no debe comprimirse y agrega la biblioteca TensorFlow Lite al archivo build.gradle
del módulo:
android {
// Other settings
// Specify tflite file should not be compressed for the app apk
aaptOptions {
noCompress "tflite"
}
}
dependencies {
// Other dependencies
// Import the Task Vision Library dependency (NNAPI is included)
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-task-vision'
// Import the GPU delegate plugin Library for GPU inference
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu-delegate-plugin'
}
Paso 2: Usando el modelo
// Initialization
ObjectDetectorOptions options =
ObjectDetectorOptions.builder()
.setBaseOptions(BaseOptions.builder().useGpu().build())
.setMaxResults(1)
.build();
ObjectDetector objectDetector =
ObjectDetector.createFromFileAndOptions(
context, modelFile, options);
// Run inference
List<Detection> results = objectDetector.detect(image);
Consulte el código fuente y javadoc para obtener más opciones para configurar ObjectDetector
.
Ejecutar inferencia en iOS
Paso 1: Instala las dependencias
La biblioteca de tareas admite la instalación mediante CocoaPods. Asegúrese de que CocoaPods esté instalado en su sistema. Consulte la guía de instalación de CocoaPods para obtener instrucciones.
Consulte la guía de CocoaPods para obtener detalles sobre cómo agregar pods a un proyecto de Xcode.
Agregue el pod de TensorFlowLiteTaskVision
en el Podfile.
target 'MyAppWithTaskAPI' do
use_frameworks!
pod 'TensorFlowLiteTaskVision'
end
Asegúrese de que el modelo .tflite
que usará para la inferencia esté presente en su paquete de aplicaciones.
Paso 2: Usando el modelo
Rápido
// Imports
import TensorFlowLiteTaskVision
// Initialization
guard let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "ssd_mobilenet_v1",
ofType: "tflite") else { return }
let options = ObjectDetectorOptions(modelPath: modelPath)
// Configure any additional options:
// options.classificationOptions.maxResults = 3
let detector = try ObjectDetector.detector(options: options)
// Convert the input image to MLImage.
// There are other sources for MLImage. For more details, please see:
// https://developers.google.com/ml-kit/reference/ios/mlimage/api/reference/Classes/GMLImage
guard let image = UIImage (named: "cats_and_dogs.jpg"), let mlImage = MLImage(image: image) else { return }
// Run inference
let detectionResult = try detector.detect(mlImage: mlImage)
C objetivo
// Imports
#import <TensorFlowLiteTaskVision/TensorFlowLiteTaskVision.h>
// Initialization
NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"ssd_mobilenet_v1" ofType:@"tflite"];
TFLObjectDetectorOptions *options = [[TFLObjectDetectorOptions alloc] initWithModelPath:modelPath];
// Configure any additional options:
// options.classificationOptions.maxResults = 3;
TFLObjectDetector *detector = [TFLObjectDetector objectDetectorWithOptions:options
error:nil];
// Convert the input image to MLImage.
UIImage *image = [UIImage imageNamed:@"dogs.jpg"];
// There are other sources for GMLImage. For more details, please see:
// https://developers.google.com/ml-kit/reference/ios/mlimage/api/reference/Classes/GMLImage
GMLImage *gmlImage = [[GMLImage alloc] initWithImage:image];
// Run inference
TFLDetectionResult *detectionResult = [detector detectWithGMLImage:gmlImage error:nil];
Consulte el código fuente para obtener más opciones para configurar TFLObjectDetector
.
Ejecutar inferencia en Python
Paso 1: Instale el paquete pip
pip install tflite-support
Paso 2: Usando el modelo
# Imports
from tflite_support.task import vision
from tflite_support.task import core
from tflite_support.task import processor
# Initialization
base_options = core.BaseOptions(file_name=model_path)
detection_options = processor.DetectionOptions(max_results=2)
options = vision.ObjectDetectorOptions(base_options=base_options, detection_options=detection_options)
detector = vision.ObjectDetector.create_from_options(options)
# Alternatively, you can create an object detector in the following manner:
# detector = vision.ObjectDetector.create_from_file(model_path)
# Run inference
image = vision.TensorImage.create_from_file(image_path)
detection_result = detector.detect(image)
Consulte el código fuente para obtener más opciones para configurar ObjectDetector
.
Ejecutar inferencia en C++
// Initialization
ObjectDetectorOptions options;
options.mutable_base_options()->mutable_model_file()->set_file_name(model_path);
std::unique_ptr<ObjectDetector> object_detector = ObjectDetector::CreateFromOptions(options).value();
// Create input frame_buffer from your inputs, `image_data` and `image_dimension`.
// See more information here: tensorflow_lite_support/cc/task/vision/utils/frame_buffer_common_utils.h
std::unique_ptr<FrameBuffer> frame_buffer = CreateFromRgbRawBuffer(
image_data, image_dimension);
// Run inference
const DetectionResult result = object_detector->Detect(*frame_buffer).value();
Consulte el código fuente para obtener más opciones para configurar ObjectDetector
.
Resultados de ejemplo
Este es un ejemplo de los resultados de detección de ssd mobilenet v1 de TensorFlow Hub.
Results:
Detection #0 (red):
Box: (x: 355, y: 133, w: 190, h: 206)
Top-1 class:
index : 17
score : 0.73828
class name : dog
Detection #1 (green):
Box: (x: 103, y: 15, w: 138, h: 369)
Top-1 class:
index : 17
score : 0.73047
class name : dog
Renderice los cuadros delimitadores en la imagen de entrada:
Pruebe la sencilla herramienta de demostración CLI para ObjectDetector con su propio modelo y datos de prueba.
Requisitos de compatibilidad de modelos
La API de ObjectDetector
espera un modelo TFLite con metadatos de modelo TFLite obligatorios. Vea ejemplos de cómo crear metadatos para detectores de objetos usando la API de escritor de metadatos de TensorFlow Lite .
Los modelos de detectores de objetos compatibles deben cumplir los siguientes requisitos:
Tensor de imagen de entrada: (kTfLiteUInt8/kTfLiteFloat32)
- entrada de imagen de tamaño
[batch x height x width x channels]
. - la inferencia por lotes no es compatible (se requiere que el
batch
sea 1). - solo se admiten entradas RGB (se requiere que los
channels
sean 3). - si el tipo es kTfLiteFloat32, es necesario adjuntar NormalizationOptions a los metadatos para la normalización de entrada.
- entrada de imagen de tamaño
Los tensores de salida deben ser las 4 salidas de una operación de
DetectionPostProcess
posterior al proceso, es decir:- Tensor de ubicaciones (kTfLiteFloat32)
- tensor de tamaño
[1 x num_results x 4]
, la matriz interna que representa los cuadros delimitadores en la forma [arriba, izquierda, derecha, abajo]. - Se requiere que BoundingBoxProperties se adjunte a los metadatos y debe especificar
type=BOUNDARIES
y `coordinate_type=RATIO.
- tensor de tamaño
Tensor de clases (kTfLiteFloat32)
- tensor de tamaño
[1 x num_results]
, cada valor representa el índice entero de una clase. - Los mapas de etiquetas opcionales (pero recomendados) se pueden adjuntar como AssociatedFile-s con tipo TENSOR_VALUE_LABELS, que contienen una etiqueta por línea. Consulte el archivo de etiquetas de ejemplo . El primer AssociatedFile (si lo hay) se usa para llenar el campo
class_name
de los resultados. El campodisplay_name
se rellena con AssociatedFile (si existe) cuya configuración regional coincide con el campodisplay_names_locale
deObjectDetectorOptions
utilizado en el momento de la creación ("en" de forma predeterminada, es decir, inglés). Si ninguno de estos está disponible, solo se completará el campo deindex
de los resultados.
- tensor de tamaño
Tensor de puntuaciones (kTfLiteFloat32)
- tensor de tamaño
[1 x num_results]
, cada valor representa la puntuación del objeto detectado.
- tensor de tamaño
Número de tensor de detección (kTfLiteFloat32)
- entero num_results como un tensor de tamaño
[1]
.
- entero num_results como un tensor de tamaño
- Tensor de ubicaciones (kTfLiteFloat32)